Presento mis conclusiones tras participar en el Intensivo de 5 días Agentes de IA con Google y Kaggle, una experiencia que transformó mi visión sobre cómo los LLM y los agentes encajan en sistemas empresariales reales. Aprendí que los agentes modernos no son solo interfaces conversacionales sino componentes autónomos y estructurados capaces de percibir el estado, invocar herramientas, ejecutar flujos de trabajo, colaborar con otros agentes y operar dentro de restricciones regulatorias y de empresa.

El concepto más valioso para mí fue entender a los agentes como sistemas modulares. Profundizar en orquestación multiagente, protocolos A2A, sesiones y memoria, compactación de contexto, observabilidad y evaluación me dio una base sólida para diseñar soluciones basadas en agentes pensando en fiabilidad y escalabilidad.

Como ejercicio práctico desarrollé FinRegify, un asistente ligero de cumplimiento para el sector BFSI en India. Los circulares regulatorios de RBI, SEBI e IRDAI son densos, complejos y cambian con frecuencia. Las fintechs y bancos necesitan interpretarlos con rapidez y claridad. FinRegify procesa PDFs regulatorios y utiliza modelos avanzados como Gemini para simplificar el contenido policy en resúmenes cortos y accionables, ofrecer ejemplos relevantes al dominio y generar checklists de implementación estructurados con tareas, responsables, prioridades y fechas límite.

Actualmente FinRegify funciona como un flujo de un solo agente, pero ya hay una ruta clara para evolucionarlo a un ecosistema multiagente: un Agente Resumen que simplifica texto legal y normativo, un Agente Planificador que deriva pasos de implementación de cumplimiento y un Agente Evaluador que valida claridad, exhaustividad y cobertura de riesgos.

El intensivo dejó claro que las arquitecturas multiagente reducen la complejidad, la observabilidad convierte a los agentes en sistemas auditable, las sesiones y la memoria a largo plazo permiten continuidad empresarial y la evaluación de agentes es clave para generar confianza y adopción. Sobre todo, mostró cómo los agentes pueden integrarse directamente en flujos de trabajo de negocio, especialmente en entornos altamente regulados como BFSI. Este curso no solo me enseñó cómo funcionan los agentes; me ayudó a diseñar un producto alrededor de ellos. FinRegify es mi primer paso hacia una plataforma RegTech escalable.

En Q2BSTUDIO aplicamos esta misma mentalidad de producto y arquitectura a medida. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios de inteligencia de negocio. Podemos ayudar a convertir prototipos de agentes IA en soluciones empresariales robustas, integrando capacidades de automatización, memoria empresarial, observabilidad y evaluación continua.

Si su objetivo es construir soluciones de inteligencia artificial para empresas o desarrollar aplicaciones a medida que incorporen agentes IA y Power BI para decisiones basadas en datos, en Q2BSTUDIO contamos con experiencia para acompañar todo el ciclo, desde diseño hasta despliegue y operación. Conecte su estrategia de IA con implementación segura y escalable a través de nuestros servicios de inteligencia artificial para empresas y aproveche el desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida para integrar agentes IA, automatización y soluciones Business Intelligence con Power BI.

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